本文選題：文本挖掘 + 垃圾郵件過濾　； 參考：《計算機應(yīng)用與軟件》2013年09期

【摘要】：針對文本流分類中的概念漂移問題,以垃圾郵件過濾為應(yīng)用背景,提出一種能適應(yīng)概念漂移的垃圾郵件基于案例推理CBR(Case-based Reasoning)過濾算法。算法采用CBR過濾垃圾郵件,研究CBR過程中的案例庫管理技術(shù),提出基于懲罰降噪和等價除冗的案例庫修正算法,以適應(yīng)概念漂移問題。在真實數(shù)據(jù)集上的實驗驗證了提出的案例修正算法獲得的垃圾郵件過濾效率的提高,可以更好地解決垃圾郵件中的概念漂移問題。
[Abstract]:In order to solve the problem of concept drift in text stream classification, a new spam filtering algorithm based on case-based reasoning (CBR(Case-based reasoning) is proposed, which can adapt to concept drift in the background of spam filtering. The algorithm uses CBR to filter spam, studies the case base management technology in the CBR process, and proposes a case base correction algorithm based on penalty noise reduction and equivalent deredundancy to adapt to the concept drift problem. Experiments on real data sets show that the proposed case correction algorithm can improve the efficiency of spam filtering and solve the problem of concept drift in spam better.
【作者單位】： 武漢長江工商學(xué)院;
【分類號】：TP393.098

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1825995